İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı

Programı Sunan Akademik Birimİstatistik
Programın TürüYüksek Lisans Programı
Kazanılan Derecenin SeviyesiBu program, Yüksek Lisans seviyesinde öğrenim veren bir programdır.
Kazanılan DereceBu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı alanında Yüksek Lisans Derecesi (Fen Bilimleri) almaya hak kazanmaktadırlar.
Eğitim TürüTam zamanlı
Kayıt Kabul KoşullarıBu programa başvuran bütün adayların genel başarı notu, aday değerlendirme jürisi tarafından ALES puanının %60’ı, lisans genel not ortalamasının %20’si ve giriş sınavı sonucunun %20’si dikkate alınarak hesaplanır. Yapılan sıralama sonucunda kontenjan sayısı kadar aday programa kabul edilir. Kayıt kabul koşullarının ayrıntısı YTÜ lisansüstü yönetmeliğinin Madde 10 (4-a) da belirtilmiştir. Bilgisi için http://www.fbe.yildiz.edu.tr/haberler.php?id=121 adresine başvurunuz.
Önceki Öğrenmenin TanınmasıÖğrencilerin özel öğrencilik, farklı üniversitelerden yatay geçiş, ilişiklerinin kesildiği daha önceki lisansüstü programından alıp başarılı olduğu en fazla 4 ders için ders saydırma işlemi uygulanır
Kazanılan Derece Gereklilikleri Ve KurallarBu programda öğrenim gören öğrencilerin; min 21 yerel kredilik 7 ders, bir seminer dersi ve bir tez almaları, tüm derslerden en az CB derecesi ile başarılı olmaları, 90-120 AKTS kredisi almış ve Ağırlıklı Genel Not Ortalamasının en az 2.50/4.00 olması gerekmektedir.
Program TanımıYüksek lisans programının amacı öğrencinin bilimsel araştırma yaparak bilgilere erişme, bilgiyi değerlendirme ve yorumlama yeteneğini kazanmasını sağlamaktır. Bu program; toplamı yirmi dört krediden az olmamak üzere en az sekiz adet ders, en az bir seminer dersi ve tez çalışmasından oluşur.
Mezunların Mesleki ProfiliMezunlar; mezunlar D.İ.E. , D.P.T, kamuoyu araştırma şirketlerinde, Bankacılık ve Sigorta Sektöründe, I.M.K.B.'de, çeşitli kuruluşların planlama departmanlarında istihdamı söz konusudur. Ayrıca, çeşitli bilimsel kuruluşlarda ve üniversitelerde araştırmacı ve öğretim elemanı olarak görev almaktadırlar.
Bir Üst Dereceye Geçiş Bu programdan mezun olan öğrenciler doktora programlarında öğrenim görmek üzere başvuruda bulunabilirler.
Sınavlar, Değerlendirme Ve Notlandırma

(1) Öğrenci, kayıt yaptırdığı dersin en az %70’ine devam etmek zorundadır.

(2) Bir yarıyıl içinde her ders için en az iki başarı ölçümü yapılır. İlgili öğretim üyesinin takdirine göre bunlardan en az biri mutlaka yazılı sınav şeklinde yapılmalıdır. Tek sınav yapılması durumunda diğer değerlendirme ödev, proje, laboratuar raporu veya benzeri uygulama çalışması biçiminde yapılabilir.

(3) Yarıyıl sonunda dersin bütünüyle ilgili bir sınav yapılır. İlgili dersin öğretimüyesince, öğrenciye aldığı her ders için, yarıyıl içi çalışmaların %40-%60 ve yarıyıl sonu sınav notunun %60-%40’ı dikkate alınarak başarı notu hesaplanır. F0 notu hariçbaşarısızlık durumunda öğrenciye akademik takvimde belirlenen tarihlerde bütünleme sınavı hakkı tanınır.

 (4) Başarı notları aşağıdaki şekilde tanımlanır:

a)

Yüzlük Değer

Başarı Notu

Sayısal Değer

90-100

AA

4.00

80-89

BA

3.50

70-79

BB

3.00

60-69

CB

2.50

50-59

CC

2.00

40-49

DC

1.50

30-39

DD

1.00

20-29

FD

0.50

0-19

FF

0.00

Devamsız

F0

0.00

b) Ayrıca aşağıdaki harf notlarından;

1) G: Geçer/Başarılı,

2) K: Kalır/Başarısız,

3) M: Muaf,

4) E: Eksik

olarak tanımlanır. 

(5) Bir dersten başarılı sayılabilmek için başarı notunun; en az CB (2.50

 (6) Bir öğrencinin derslerini başarı ile tamamlamış sayılabilmesi için AGNO’sunun en az 2.50 olması gerekir. 

(7) Bir dersten CC, DC, DD, FD, FF ve F0 harf notunu alan öğrenci, bu dersten başarısız sayılır. Bu notlar AGNO hesabına katılır.

(8) G (Geçer/Başarılı) notu, alınan dersten veya eğitim-öğretim faaliyetlerinden başarılı/yeterli olma durumu gösterir. K (Kalır/Başarısız) notu, alınan dersten veya eğitim-öğretim faaliyetlerinden başarısız/yetersiz olma durumu gösterir. M (Muaf) notu, öğrencinin daha önce almış olduğu ve/veya denklikleri kabul edilerek enstitü yönetim kurulu kararları ile muaf olunan dersler için verilir. G, K ve M notları AGNO hesabına katılmaz. E (Eksik) notu, öğrencinin devam ettiği ders için öğretim üyesi tarafından otomasyon sistemine girilemeyen notu ifade eder. Bu notlar enstitü yönetim kurulu kararı ile sisteme işlenir.
Mezuniyet KoşullarıBu programdan mezun olmak için öğrencilerin; min 21 yerel kredilik 7 ders, bir seminer dersi ve bir tez almaları, tüm derslerden en az CB derecesi ile başarılı olmaları, min. 120 AKTS kredisi almış ve Ağırlıklı Genel Not Ortalamasının en az 2.50/4.00 olması gerekmektedir.

Program Çıktıları

  1. Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, temel olasılık ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek
  2. Teorik İstatistik ve uygulamalı istatistik alanlarında edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmek
  3. Çalışma alanındaki sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilmek
  4. Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı istatistik yöntemlerini gerçek yaşamda uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek
  5. İstatistiksel Yöntemlerin kullanıldığı hemen her alanda, alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek
  6. Uygulamalı istatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek
  7. Kuramsal ve teknik bilgilerini gerek detaylı olarak uzman kişilere, gerekse basit ve anlaşılır bir şekilde uzman olmayan kişilere rahatça aktarabilmek
  8. Ulusal ve uluslararası akademik kaynakları etkin kullanmak ve bilgilerini güncel tutabilmek, yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, alan ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarmak
  9. İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve ez az birini etkin şekilde kullanabilmek
  10. Dahil olduğu tüm bilimsel yada uygulama çalışmalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket edebilmek, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygulayabilmek
  11. Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, kalite yönetimi, işgüvenliği ve çevre konularında yeterli bilince sahip olmak ve birikimini toplum yararına kullanmak
  12. Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak
  13. Uygulamalı İstatistik ile ilgili konularda strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirip, uygulayabilmek
  14. İstatistik Bilminin gelişmesinde yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek
  15. Teorik ve Uygulamalı İstatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek
Müfredat
1.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
SEC001 Seçmeli 130037.5
SEC0002 Seçmeli 230037.5
SEC0003 Seçmeli 330037.5
SEC0004 Seçmeli 430037.5
30 Toplam:
1.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
SEC0005 Seçmeli 530037.5
SEC0006 Seçmeli 630037.5
SEC0007 Seçmeli 730037.5
IST5001 Seminer01007.5
30 Toplam:
2.Yıl - Güz Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST5000 Yüksek Lisans Tezi010030
30 Toplam:
2.Yıl - Bahar Yarıyılı
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST5000 Yüksek Lisans Tezi010030
30 Toplam:
120 Program Toplam AKTS:
Seçmeli 1, 2, 3, 4, 5, 6 ve 7 Dersleri
KoduÖnk. Ders Adı Ders Uygulama Laboratuar Yerel Kredi AKTS
IST5101 Bayesçi Veri Analizi 30037.5
IST5125 Sosyal Ağ Analizi30037.5
IST5126 Log-Doğrusal Modeller30037.5
IST5121 Panel Veri Modelleri30037.5
IST5113 İstatistikte Bilgisayar Uygulamaları30037.5
IST5105 Çok Değişkenli İstatistik Analiz30037.5
IST5114 İstatistikte Matematiksel Yöntemler 30037.5
IST5115 Lineer Olmayan Programlama 30037.5
IST5117 Pazarlama Araştırmalarında İleri Teknikler 30037.5
IST5103 Biyoistatistik Uygulamaları30037.5
IST5116 Oyunlar ve Karar Verme30037.5
IST5110 İleri Regresyon Analizi30037.5
IST5106 Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler30037.5
IST5119 Veri Zarflama Analizi ve Uygulamaları30037.5
IST5102 Bekleme Hattı Problemleri30037.5
IST5118 Uygulamalı Zaman Serileri30037.5
IST5109 İleri Aktüerya Teknikleri30037.5
IST5108 Hayatta Kalım ve Olaylar Tarihçesi Analizi30037.5
IST5112 İstatistiksel Programlama 30037.5
IST5107 Ekonometrik Modeller ve İstatistik Aletler30037.5
IST5120 Yapay Zeka30037.5
IST5104 Çok Aşamalı İstatistiksel Modeller30037.5
IST5111 İstatistiksel Geçerlilik ve Güvenirlik30037.5

Ders & Program Çıktıları Matrisi

Program Çıktıları
Kodu Ders Adı123456789101112131415
IST5113İstatistikte Bilgisayar Uygulamaları343433355434433
IST5105Çok Değişkenli İstatistik Analiz443434444334344
IST5117Pazarlama Araştırmalarında İleri Teknikler 434444344343333
IST5110İleri Regresyon Analizi555544354242133
IST5106Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler443444344343433
IST5119Veri Zarflama Analizi ve Uygulamaları345544342425534
IST5102Bekleme Hattı Problemleri345544342425534
IST5118Uygulamalı Zaman Serileri233443344223344
IST5104Çok Aşamalı İstatistiksel Modeller555544553354255
IST5111İstatistiksel Geçerlilik ve Güvenirlik555544553354255
IST5109İleri Aktüerya Teknikleri333422433333333
IST5103Biyoistatistik Uygulamaları23343454344-435
IST5114İstatistikte Matematiksel Yöntemler 555444333433443
IST5115Lineer Olmayan Programlama 333534333324333
IST5116Oyunlar ve Karar Verme334434334334543
IST5108Hayatta Kalım ve Olaylar Tarihçesi Analizi333433345444435
IST5101Bayesçi Veri Analizi 555544354242133
IST5107Ekonometrik Modeller ve İstatistik Aletler232334314323323
IST5120Yapay Zeka445342434345525
IST5112İstatistiksel Programlama 345531245323315
IST5001Seminer244355443324324
IST5000Yüksek Lisans Tezi444444444444444

TÜRKİYE YÜKSEKÖĞRETİM YETERLİLİKLER ÇERÇEVESİ (TYYÇ) VE PROGRAM ÇIKTISI (PÇ) İLİŞKİ MATRİSİ

BİLGİBECERİLERYETKİNLİKLER
KuramsalUygulamalıKavramsal/BilişselUygulamalıBağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme yetkinliğiÖğrenme Yetkinliğiİletişim ve Sosyal YetkinlikAlana Özgü Yettkinlik
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
PÇ-15